植被覆盖条件下的解放闸灌域土壤盐分卫星遥感估算模型

论文摘要

为探究植被覆盖时的土壤盐分反演,以河套灌区解放闸灌域为研究区域、GF-1号影像为数据源,将盐分指数（SI2、S2、S3）、增强植被指数（EVI）和近红外NIR波段作为输入因子,分别利用多元线性回归（multivariable linear regression,MLR）、分位数回归（quantile regression,QR）和BP神经网络（back propagation neural network,BP）三种方法建立0～60 cm深度下土壤盐分反演模型。研究结果表明,MLR模型与QR模型均具有较高精度,能够较好的反演植被覆盖时的土壤盐分,其中QR模型验证精度最高,建模和验证的决定系数（coefficient of determination,R2）分别达到0.627与0.636,均方根误差（root mean square error,RMSE）为0.249,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）为0.235,是本次土壤盐分估算的最优模型。BP模型效果相对较差,建模与验证R2为0.605和0.558。采用QR模型反演研究区土壤盐分,发现模型反演的盐分趋势符合实际情况;灌区主要分布非盐土和轻度盐渍化土壤,灌域南部地区土壤盐渍化程度低,约占32%;盐渍化程度较高的区域约占灌域总面积的19%。研究为探讨植被覆盖时的土壤盐分反演提供了思路。

论文目录

• 0 引 言
• 1 材料与方法
•   1.1 研究区概况
•   1.2 土壤含盐量测定
•   1.3 影像处理
•   1.4 模型的选择与构建
•     1.4.1 多元线性回归
•     1.4.2 BP神经网络
•     1.4.3 分位数回归
•   1.5 精度验证
•   1.6 数据处理
• 2 结果与分析
•   2.1 光谱指数敏感性分析
•   2.2 建模集精度分析
•   2.3 模型预测精度分析
•   2.4 土壤盐度空间分布
• 3 结 语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邱元霖,陈策,韩佳,王新涛,魏世玉,张智韬

关键词: 土壤盐渍化,植被覆盖,高分一号,多元线性回归,分位数回归,神经网络

来源: 节水灌溉 2019年10期

年度: 2019

分类: 农业科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 自然地理学和测绘学,工业通用技术及设备,农业基础科学,农艺学,自动化技术

单位: 西北农林科技大学水利与建筑工程学院,西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室

基金: 国家重点研发计划项目(2017YFC0403203),杨凌示范区科技计划项目(2018GY-03)

分类号: TP751;S156.4

页码: 108-112

总页数: 5

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